Quản trị rủi ro _ bài giảng pdf

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI KHOA KINH TẾ VÀ QUẢN LÝ BÀI GiẢNG MÔN HỌC: QUẢN TRỊ RỦI RO Giảng viên: NGƯT.PGS.TS Nguyễn Minh Duệ Hà Nội 2007 MỤC ĐÍCH MƠN HỌC  Nâng cao lý thuyết phương pháp phân tích quản lý rủi ro kinh doanh đầu tư  Vận dụng tính toán đề xuất biện pháp quản lý rủi ro doanh nghip BI1- Lý thuyết định V RI RO Các định quản lý: Nhà quản lý thờng chọn định hiệu để đạt đợc mục tiêu doanh nghiệp Quyết định xảy ra: - Quyết định sinh lợi thành công - Quyết định sai rủi ro thất bại Lý thuyết định: phân tích cách có hệ thống vấn đề quản lý để tạo định có hiệu Phơng pháp định liên quan đến mô hình định Quá trình định Thiết lập tiêu chuẩn mục tiêu Đề xuất phơng án kinh doanh đầu t Xây dựng mô hình thông số trình Xác định phơng án tối u mô hình định Mô hình tập hợp quan hệ biến nhằm đo hiệu đạt đợc thoả mÃn ràng buộc Biến Biến định Mô hình Điều kiện ràng buộc Hàm mục tiêu Thành phần mô hình Biến định (decision variables): biến nằm phạm vi kiểm soát nhà quản lý (sản lợng, giá bán, ) Biến (exogenouss variables): biến nằm phạm vi kiểm soát nhà quản lý, phụ thuộc vào yếu tố bên (nhu cầu thị trờng, giá nguyên vật liệu, đối thủ cạnh tranh, ) Điều kiện ràng buộc (constraints): điều kiện mà định phải thoả mÃn (luật pháp, giới hạn công suất, vốn đầu t, ) Độ đo hiệu (measure of performance): hàm mục tiêu, tiêu chuẩn định (lợi nhuận, NPV, IRR, )  BiÕn trung gian (intermediate variables): lµ biến dùng để biểu diễn biến định, thờng lµ biĨu thøc trung gian tríc tÝnh hµm mơc tiêu (doanh thu=giá bán x sản lợng thơng phầm) Quan hệ biến hàm mục tiêu Lợi nhuận CP CP bán hàng Doanh thu Giá bán Định phí Công suất C.suất thêm CP v.hành CP thiết bị Sản lợng Nhu cầu CP phụ liệu CP nguyên liệu Nguyên liệu CP nguyên liệu CP nhân công Số công NSLĐ Giờ công Môi trờng định Tình xác định Thông tin đầu vào hoàn toàn xác định Kết đầu nhất, xác suất: Dễ dàng, nhanh chóng định Tình rủi ro Thông tin đầu vào có nhiều giá trị, có phân bố sác xuất Kết đầu vậy, tập hợp kết có phân bố xác suất áp dụng lý thuyết xác suất để định Tình bất định Thông tin đầu vào không chắn, phân bố xác suất Kết đầu không xác định, phân bố xác suất Khó khăn để định  Á dụng lý thuyết trị chơi p X¸c suất kết Xác suất kết Xác suất kết Xác suất kết kết Xác định kết Rủi ro kết Bất định Khái niệm Rủi ro Một số định nghĩa chọn lọc: Rủi ro khả xảy cố không may Rủi ro kết hợp nguy Rủi ro đoàn trớc đợc nguyên nhân dẫn đến kết thực khác với kết dự đoán Rủi ro khả xảy tỉn thÊt 10 TÍNH TỐN RỦI RO (tập hợp cổ phiếu) HIỆP PHƯƠNG SAI:  Hiệp phương sai hệ số sinh lợi cổ phiếu i j cov ( Ri , R j ) = p1 [ Ri1 − E ( Ri ) ]  R j1 − E ( R j )  + p2 [ Ri − E ( Ri ) ]  R j − E ( R j )      + + pn [ Rin − E ( Ri )]  R jn − E ( R j )    n cov ( Ri , R j ) = ∑ pk [ Rik − E ( Ri ) ]  R jk − E ( R j )    k =1 Rik : sinh lợi cổ phiếu i trạng thái k Rjk : sinh lợi cổ phiếu j trạng thái k pk : xác suất ứng với trạng thái k Ví dụ p=0,10, Ri1=8%, Rj1=12% có nghĩa với 10 hội/100 sinh lợi cổ phiếu j: 8% đồng thời cổ phiếu j: 12%   Cơng thức cho thấy Rik Rjk lớn nhỏ kỳ vọng tương ứng Nếu Rik - E(Ri) Rjk - E(Rj) dấu cov(Rj, Rj) > ngược lại cov(Rj, Rj) < 79 TÍNH TỐN RỦI RO (2tập hợp cổ phiếu) HƯ số tơng quan đại lợng thứ để đo mức phụ thuộc hệ số sinh lợi cổ phiếu, tỷ số hiệp phơng sai tính độ lệch chuẩn Cov ( Ri , R j ) ρ ( Ri , R j ) = σ ( Ri )σ ( R j ) HÖ số tơng quan dấu với hiệp phơng sai Hệ số tơng quan thay đổi giá trị +1 Hệ số tơng quan: +1 có liên hệ dơng chuyển động cùa Ri Rj Hệ số tơng quan: -1 có liên hệ âm chuyển động cùa Ri Rj Hệ số tơng quan: yếu tố chuyển động Ri Rj độc lập 80 TNH TON RI RO (tp hp c phiu) Phơng sai tập hợp hai cỉ phiÕu i vµ j Var ( R p ) = xi2Var ( Ri ) + x 2Var ( R j ) + xi x j cov( Ri , R j ) j Công thức cho ta thÊy tỉng rđi ro cđa hƯ sè sinh lỵi tËp hợp gồm cổ phiếu, phụ thuộc: Phơng sai cổ phiếu, Var(Ri) Var(Rj) Hiệp phơng sai i j, cov(Ri, Rj) Tỷ lệ cổ phiếu tập hợp, xi xj cov( Ri , R j ) = ρ ( Ri , R j )σ ( Ri )σ ( R j ) Ta có quan hệ: Từ phơng trình có thÓ viÕt Var ( R p ) = xi2Var ( Ri ) + x 2Var ( R j ) + xi x jσ ( Ri )σ ( R j ) ρ ( Ri , R j ) j NhËn xét: Hệ số tơng quan cổ phiếu bé phơng sai nhỏ đi, (R rủi ro cđa rËp hỵp bÐ nhÊt i , R j ) = 81 VÍ DỤ Ví dụ: Tính cov(Ri, Rj) biết k pk 0,10 0,20 0,30 0,40 Rik 0,08 0,20 -0,12 Rjk 0,12 0,04 0,40 -0,24 Giải E(Ri) = (0,10)(0,08)+(0,20)(0)+(0,30)(0,20)+(0,40)(-0,12) = 0,02 E(Rj) = (0,10)(0,12)+(0,20)(0,04)+(0,3)(0,4)+(0,4)(-0,24) = 0,044 Cov(Ri,Rj) = (0,10)(0,08-0,02)(0,12-0,044)+(0,20)(0-0,02)(0,04-0,044) + (0,40)(-0,12-0,02)(-0,24-0,044) = 0,0356 Kết cho thấy hệ số sinh lợi cổ phiếu i j hướng Trường hợp có số liệu khứ hệ số sinh lợi CP i & j, ta tính hiệp phương sain hệ R − R ) lợi CP theo số sinh ( Rit − R )( jt Cov ( Ri , R j ) = ∑ công thức n −1 t =1 82 VÍ DỤ Ví dụ: Giả sử sinh lợi đánh giá CP i & j năm gần đây: Năm Rit Rjt 2000 0,10 0,08 2001 0,32 0,17 2002 -0,08 0,02 2003 0,18 0,10 2004 0,09 0,40 2005 0,17 0,13 Tính cov(Ri, Ri) Giải Ri = (0,10 + 0,32 - 0,08 + 0,18 + 0,09 + 0,17)/6= 0,13 R j = (0,08 + 0,17 + 0,02 + 0,10 + 0,40 + 0,13)/6 = 0,15 83 VÍ DỤ Cov(Ri,Rj) = [(0,10-0,13)(0,08-0,15)+(0,32-0,13)(0,17-0,15) +(-0,08-0,13)(0,02-0,15)+(0,18-0,13)(0,10-0,15) + (0,09-0,13)(0,40-0,15)(0,07-0,13)(0,13-0,15)]/5 = 0,0356 Chú ý: Trong thực tế, để đánh giá xác, người ta phải sử dụng nhiều số liệu thống kê (ví dụ 60 tỷ lệ lãi tháng) Trong trường hợp hiệp phương sai chưa đủ để xác định phụ thuộc hệ số sinh lợi cổ phiếu, phải sử dụng đến h s tng quan 84 Ví dụ: phân tích dự đoán liên quan đến cổ phiếu i j víi c¸c sè liƯu nh sau σ ( Ri ) = 20% σ ( R j ) = 30% E ( Ri ) = 15% E ( R j ) = 18% cov( Ri , R j ) = 0.004 Nhà đầu t bỏ số tiền: 1000 USD A/ Tính độ lệch chuẩn tập hợp nhà ®Çu t víi tû lƯ: 40% cho cỉ phiÕu i 60% cho cỉ phiÕu j B/ TÝnh kú väng vµ độ lệch chuẩn tập hợp nhà đầu t vay 1500 USD với lÃi suất 10% đầu t số tiền này, nh số tiền có ban đầu, cho cæ phiÕu i 400 600 400 600 a / Var ( R ) = ( ) (0.20) + ( ) Gi¶i ) + 2( (0.30 )( )(−0.004) = 0.0369 p 1000 σ ( R p ) = 19.21% 1000 1000 1000 2500 − 1500 )(0.15) + ( )(0.10) = 22.50% 1000 1000 2500 − 1500 2500 − 1500 Var ( R p ) = ( ) (0.20) + ( ) (0) + 2( )( )(0) = 0.25 1000 1000 1000 1000 σ ( R p ) = 50% b / E(Rp ) = ( 85 NhËn xÐt:  Vay vèn lµm nhà đầu t tăng đợc kỳ vọng tập hợp Vay vốn làm tăng phơng sai tập hợp, rủi ro cao 86 Rủi ro tập hợp gåm n cỉ phiÕu Ph¬ng sai: n n n Var ( R p ) = ∑ x var( Ri ) + ∑∑ xi x j cov( Ri , R j ) i =1 i i =1 j =1 n số hạng phơng sai n(n-1) số hạng hiệp phơng sai Chú ý: phơng sai biến thay đổi phù hợp với hiệp phơng sai với nó, có nghĩa là: Var (Ri) = Cov(Ri, Rj) nên phơng trình viết ®ỵc n n Var ( R p ) = ∑∑ xi x j cov( Ri , R j ) i =1 j =1 Ví dụ: Nhà đầu t có thông số cổ phiếu 1, Var(R1) = 0.002 Cov(R1, R2) = -0.0008 Var(R2) = 0.001 Cov(R2, R3) = 0.0006 Var(R3) = 0.004 Cov(R1, R3) = 0.0004 Tính phơng sai hệ số sinh lợi tập hợp với cấu: X1 = 0.20 ; x2 = 0.30 ; x3 = 0.50 87 Gi¶i: TÝnh 3 Var ( R p ) = ∑ x var( Ri ) + ∑∑ xi x j cov( Ri , R j ) i =1 i i =1 j =1 2 Var ( R p ) = x1 var( R1 ) + x2 var( R2 ) + x3 var( R3 ) + x1 x2 cov( R1 , R2 ) + x1 x3 cov( R1 , R3 ) + x2 x3 cov( R2 , R3 ) + x2 x1 cov( R2 , R1 ) + x3 x1 cov( R3 , R1 ) + x3 x2 cov( R3 , R2 ) Vì cov(Ri, Rj) = cov(Rj, Ri) nên ta đơn giản hoá: 2 Var ( R p ) = x1 var( R1 ) + x2 var( R2 ) + x3 var( R3 ) + x1 x2 cov( R1 , R2 ) + x1 x3 cov( R1 , R3 ) + x2 x3 cov( R2 , R3 ) Var ( R p ) = (0.2) (0.002) + (0.3) (0.001) + (0.5) (0.004) + ( 2)(0.2)(0.3)(−0.0008) + 2(0.2)(0.5)(0.0004) + ( 2)(0.3)(0.5)(0.0006) = 0.00133 88 Phơng pháp giải toán đầu t điều kiện thông tin bất định p dng lý thuyt trũ chi E Lựa chọn định Ma trận định E1 E2 E3 Ei Em F F1 F2 F3 Fj e11 e21 e31 e12 e22 e32 e13 e23 e33 e1j e2j e3j e1n e2n e3m ei1 ei2 ei3 eij ein em1 em2 em3 emj Fn emn Trong đó: Ei: i = 1, m phơng án định i với m phơng án Fj:j = 1, n trạng thái j với n trạng thái eị: giá trị mục tiêu định chiến lợc i với trạng thái j (hiƯu qu¶ hay chi phÝ: VD nh NPV hay PVC) Thông thờng ta lựa chọn chiến lợc Ei có max ei (với ei hiệu quả) Ei có ei (với ei chi phí) Nhợc điểm, lựa chọn Ei nh không chắn có nhiều trạng thái Fj, xuất ngẫu nhiên trạng thái xấu Bổ sung tiêu chuẩn định theo lý thuyết trò chơi 89 Các tiêu chuẩn định Tiêu chuẩn minimax (và maximin) Z MM = max etrong eir = eịj ir i Tiến trình lựa chọn chiến lợc Ei: - Tìm giá trị nhỏ eir chiến lợc theo trạng thái - Chọn chiến lợc có giá trị lớn giá trị nhỏ Trờng hợp áp dụng với ma trËn hiƯu qu¶ ' Z MM = eirđó eir = max eịj i Tiến trình lựa chọn chiến lợc Ei: - Tìm giá ttrị lớn eir chiến lợc theo trạng thái - Chọn chiến lợc có giá trị nhỏ giá trị lớn áp dụng ma trận chi phí F1 VÝ dô E1 E2 F2 eir 1.1 100 1.1 1.1 max eir 1.1 e’ir 100 1.1 e’ir 1.1 Kết chọn chiến lợc E2 cho trờng hợp ma trận hiệu chi phí 90 Tiêu chuẩn Hurwicz Kết hợp tiêu chuẩn minimax maximin với hệ số trọng c Z Tiêu chuÈn lùa chän: HW = max eir i ®ã eir = c eij + (1 − c) max eij i j VD: Ma trận hiệu đầu t, víi hƯ sè träng c = 0.7 F1 F2 F3 E1 E2 E3 Min eÞj Max eÞj 18 35 5 20 14 25 14 12 15 30 15 35 25 30 c eịj E1 E2 E3 Theo tiêu chuÈn Z HW = max eir i (1-c)maxeij Tæng eir 0.7*5=3.5 0.7*14=9.8 0.7*15=8.4 0.3*35=10.5 0.*25=7.5 0.3*30=9.0 14.0 17.3 17.4 =17.4 chọn chiến lợc E3 91 Tiêu chuẩn Savage Tiêu chuẩn gọi tiêu chuẩn tổn thất hay hèi tiÕc bÐ nhÊt Ký hiÖu: aij = max eij − eij i eir = max aij = max(max eij − eij ) j j i Z s = eir = min[max (max eij − eij )] Tiªu chuÈn lùa chän: j i j i VD: Ta sư dơng VD trên, lập đợc ma trận tổn thất hối tiÕc (Regret-Matric) F1 E1 E2 E3 F2 21 20 Theo tiªu chuÈn Zs = 20 F3 25 max aij j 25 21 20 Chän chiến lợc E3 92 Tiêu chuẩn Bayes - Laplace Tiêu chuẩn kết hợp lý thuyết trò chơi xác suất Tiêu chuẩn lựa chọn: Z BL = max eir ®ã eir = i n ∑e j =1 ij pvới p xác suất xuất trạng th¸i F , j j j ∑p j =1 VD: Số liệu NPV dự án với tình F1(p1 =0.2) E1 E2 400 F2 (p2 =0.6) F3 (p3 =0.2) 500 500 600 1000 Dù ¸n E1 cã e1r = 400*0.2 +0500*0.6 + 600*0.2 = 500 E2 cã e2r = 0*0.2 + 500*0.6 + 1000*0.2 = 500 σ21 = (400 - 500)2*0.2 + (500 - 500)2*0.6 + (600 - 500)2*0.2 = 400 σ1 = 63 σ22 = (0 - 500)2*0.2 + (500 - 500)2*0.6 + (1000 - 500)2*0.2 = 100000 σ2 = 316 93 ... độ rủi ro khác Hậu nhiều nguyên nhân 11 Định nghĩa chung Rủi ro Rủi ro kiện bất ngờ xảy gây tổn thất cho ngời Các đặc trng rủi ro: Rủi ro kiện ngẫu nhiên (bất ngờ) Rủi ro cố gây tổn thất Rủi. .. bất lợi 16 Phân Loại rủi ro Phân loại theo chất: Các rủi ro tự nhiên Các rủi ro công nghệ tổ chức Các rủi ro kinh tế-tài cấp vi mô vĩ mô Các rủi ro trị- xà hội Các rủi ro thông tin định DAĐT... ro - Kiểm tra định kỳ thủ tục, hợp đồng - Kiểm tra hoạt động cán (hoặc phận) chuyên trách quản lý rủi ro 21 Sơ đồ quản lý rủi ro Nhận dạng rủi ro Phiếu điều tra Tập kích nÃo Đánh giá rủi ro Rủi